MCF-7和HMEC细胞系特异的CTCF结合位点的预测

转录因子可与特定的DNA序列结合调控基因的表达，研究发现转录因子CTCF的结合对乳腺癌等癌症的发生也有一定的影响。以乳腺癌细胞系(MCF-7)和乳腺正常细胞系(HMEC)为研究对象，分别构建癌细胞系特异的和正常细胞系特异的转录因子CTCF结合位点数据集。根据染色质开放、DNA甲基化，以及CTCF、RAD21、SMC3这三个转录因子的结合模体特征，利用支持向量机(SVM)和随机森林(RF)方法对MCF-7和HMEC细胞系特异的CTCF结合位点进行预测，结果表明，SVM的最佳预测准确率为83.09%,RF的最佳预测准确率为84.19%。     

组蛋白修饰在四个基因集合中的分布特征

基于人类全基因组Feb.2009(GRCh37/hg19版本)的基因注释数据,筛选得到12207个在TSS前后20kb内无重叠的基因.以人类GM12878和K562两种细胞系为研究对象,通过计算基因与转录因子CTCF的关联强度得分Aij以及TSS附近的DNA甲基化水平Mij,将12207个基因分为四个集合,分别统计了每个基因集合中TSS侧翼3800bp区域内的11种组蛋白修饰信号的分布情况.结果显示H2AFZ、H3K4me2、H3K4me3、H3K9ac、H3K27ac和H3K79me2这六种呈现明显的双峰分布,且在GM_III和K_III集合中信号最强,在GM_II和K_II集合中信号最弱,表明CTCF的结合与DNA甲基化可以影响组蛋白修饰的分布.     

转录因子和组蛋白修饰的分布特征

转录因子的结合与组蛋白修饰对于基因表达的精确调控是至关重要的.基于染色质免疫共沉淀的二代测序技术得到了大量转录因子结合和组蛋白修饰的ChIP-seq数据,借助于信号峰搜索(peak finders)算法,ENCODE数据库提供了转录因子结合和组蛋白修饰信号峰(Peaks)数据.利用人类GM12878与K562两类细胞系55种转录因子结合与11种组蛋白修饰最新的信号峰数据,统计了转录因子结合和组蛋白修饰在两类细胞系中全基因组范围及TSS附近的分布,计算了不同转录因子结合位点与组蛋白修饰的重叠率和平均重叠率,分析了转录因子之间发挥调控功能的相互作用模式,比较了转录因子结合与组蛋白修饰的细胞系特异性.     

基于位置关联性打分方程的果蝇转录因子结合位点的预测

转录因子结合位点的识别是阐明基因转录调控机制的重要环节,准确的转录因子结合位点的预测算法将有助于人们识别转录因子的目标基因,进而研究转录因子结合位点在上游调控区中的位置对转录调控的影响.然而,目前存在的预测转录因子结合位点的算法所得结果的特异性普遍较低,因此有必要提出一种新的有效的预测转录因子结合位点的算法.本文利用JASPAR数据库上的数据,在深入分析转录因子结合位点生物学特征的基础上,构建了考虑位点保守性和伪计数的位置关联性打分方程,并对果蝇转录因子结合位点进行预测,预测结果的假阳率均低于0.02%.     

基于位置关联性打分方程的人类转录因子结合位点的预测(英文)

转录因子结合位点的识别是阐明基因转录调控机制的重要环节,准确的转录因子结合位点的预测算法将有助于人们识别转录因子的目标基因,进而研究转录因子结合位点在上游调控区中的位置对转录调控的影响.然而,目前存在的预测转录因子结合位点的算法所得结果的特异性普遍较低,因此有必要提出一种新的有效的预测转录因子结合位点的算法.本文利用JASPAR数据库上的数据,在深入分析转录因子结合位点生物学特征的基础上,构建了考虑位点保守性和伪计数的位置关联性打分方程.预测结果表明,在最佳阈值之下,该算法对转录因子结合位点的假阳率低于0.01%.     

基于转录因子信号识别基因的表达水平

真核生物的基因表达调控过程十分复杂,各种转录因子通过与基因上游特异性序列结合协同地对靶基因的表达水平进行调控.以人类GM12878细胞系为研究对象,基于表达谱RNA-seq数据构建了高低表达基因集合,利用74种转录因子(TF)的ChIP-seq峰值数据计算了转录因子和靶基因的关联分数(TFAS),进而根据转录因子间的相...     

人IDE基因启动子生物信息学分析

对人IDE基因启动子进行生物信息学分析以获得人IDE基因启动子、CpG岛及转录因子结合位点特征.从UCSC基因组数据库成功获得人IDE基因5’调控区2 000 bp序列.Promoter 2.0、FPROM、NNPP预测人IDE基因分别有3个、2个、6个启动子.Relative profile score threshold选择80%、85%、90%、95%、100%时,JASPAR预测该序列存在5170、1771、454、87和5个可能的转录因子结合位点.Relative profile score threshold选择80%,搜索到6个潜在的TCF7L2转录因子结合位点.采用进化足迹法,LAGAN预测方法获得位于人和小鼠同源IDE基因启动子保守区域相同位置的转录因子结合位点为14个,包含转录因子SPI-1、cap、c-FOS、FREAC-3、c-ETS、Cdxa、HSF2等.发现一个CpG岛,位于1 303～1 705 bp 之间,大小为403 bp.人IDE基因启动子、CpG岛及转录因子结合位点的生物学信息学分析,为下一步基因表达调控实验奠定了基础.     

表达相关的转录因子相互作用模式

转录因子通过与基因上游特定序列结合,调控着靶基因在特定的时间和空间以一定的强度表达.不同的转录因子之间通过多种方式相互组合,为这一调控过程提供了更多的可能.为了研究与表达相关的转录因子的调控模式,以GM12878细胞系作为研究对象,基于该细胞系的两种RNA-seq数据,得到了高、低表达基因集合,根据83种转录因子结合的ChIP-seq数据,在两个数据集中分别构建了与基因表达紧密相关的转录因子互作网络,并利用软件Cytoscape对网络进行可视化,从而直观地展现了高低表达基因中转录因子的相互作用模式.同时,利用WGCNA(Weighted Correlation Network Analysis)构建了转录因子的共调控网络,发现高表达基因集合的转录因子调控网络中的一些子网模式与WGCNA构建的共调控模块得到对照.最终在高表达基因转录因子相互作用网络中发现占据重要地位的转录因子BCL11A和特异的组合模式(NFYA-NFYB-SP1),另一种组合模式(BATF-IRF4)则同时存在于高低表达基因的网络中.     

预测酵母(Yeast)基因转录因子结合位点

基于在转录因子结合位点各碱基出现的概率不相同,以转录因子结合位点每一位置的碱基保守程度为参量,分别计算每种转录因子结合位点在每一位置的碱基保守指数Mi.通过构建每种转录因子结合位点位置权重矩阵(PWM),利用位置权重矩阵打分函数对酵母四种转录因子结合位点进行预测.利用se lf-cons istency和cross-va lidation两种方法对此算法进行检验,均获得了较高的预测成功率.结果显示四种转录因子结合位点的预测成功率均超过80%,且同时获得多个试验未测定的转录因子结合位点,对实验有指导意义.     

酿酒酵母几个组蛋白修饰间的因果组合关系分析

构建了酿酒酵母BY4741的四个组蛋白修饰位点突变菌株H3K14A、H3K9A、H4K5A和H4K12A,基于突变菌株的Western blot实验检测了组蛋白H3和H4的目的位点修饰程度。结果显示,四个变体的所有被研究修饰水平与对照菌株相比差异极显著。变体H3K14A和H4K5A之间的H3K9Ac修饰水平、H3K9A和H4K12A变体之间的H3K4me3修饰水平以及H3K9A和H4K12A之间的H3K36me3修饰水平差异显著。H3K14A和H4K5A之间的H4K12Ac修饰水平、H3K9A和H3K14A变体之间的H3K36me3修饰水平、H3K14A和H4K12A变体之间的H3K36me3修饰水平以及H3K9A和H4K5A变体之间的H3K79me3修饰水平差异不显著。实验结果证实的多个修饰之间的因果关系与前期网络预测吻合。     

大鼠Neuritin基因启动子区克隆、鉴定及生物信息学分析

目的本研究旨在了解大鼠Neuritin基因启动子区特征,为明确神经受损后的再生中Neuritin基因在体内转录水平的调控提供理论依据。利用比较基因组学获取较为可靠的置信序列并设计上、下游引物克隆大鼠Neuritin基因5'调控区片段。方法采用生物信息学方法分析扩增片段序列特征,并采用多款转录因子预测软件预测大鼠Neuritin基因启动子主要调控区的转录因子结合位点。结果研究结果表明成功克隆出3447 bp大鼠Neuritin 5'调控区序列,大鼠Neuritin 5'调控区序列与小鼠同源率为91. 1%。生物信息学方法分析发现距大鼠Neuritin基因CDS区上游740～1012 bp位置处有一个Cp G岛,224 bp处有一个TATA-Box,初步推测大鼠Neuritin基因CDS区上游1100 bp为主要核心启动子区域。利用生物信息学软件预测主要调控区域含有AP-1,AP-2,AP-4和CREB等八个重要的转录因子结合位点。结论本研究大鼠Neuritin基因启动子的鉴定和相关转录因子结合位点的发现为进一步研究大鼠Neuritin基因的表达调控奠定了数据基础。     

人类K562细胞系中组蛋白修饰的调控分析

利用10种组蛋白修饰和1种组蛋白变体的ChIP-seq数据,统计了K562细胞系和GM12878细胞系中11种组蛋白修饰在癌基因启动子区域的分布.比较了两个细胞系中致癌基因和抑癌基因启动子区域的组蛋白修饰分布密度,并计算了11种组蛋白修饰与基因表达的相关性,分别在致癌基因和抑癌基因中构建了组蛋白修饰和基因表达的多元线性回归方程,从而发现K562细胞系中癌症发生过程中组蛋白修饰的调控特征.最后对K562细胞系中超级增强子调控的致癌基因和抑癌基因进行GO功能分析,研究这些基因的生物学功能,进一步找出K562细胞系中癌症发生的5个关键基因GATA1、GATA2、H3F3B、LYL1和SH_2B3.     

基于矩阵分解技术的系统性红斑狼疮转录调控网络构建

利用双向聚类方法提高系统性红斑狼疮(systemic lupus erythematosus,SLE)基因表达数据特征基因提取的有效性;预测SLE患病过程中转录因子活性以及对靶基因的调控强度变化,构建和挖掘与SLE发病密切相关的转录调控网络及其生物过程.利用FastICA方法进行双向聚类筛选出800个SLE显著基因,结合转录调控信息选取其中表达显著的转录因子及其靶基因,利用NCA预测SLE发病过程中转录因子活性以及对靶基因调控强度的变化,并构建调控网络.构建了由9个转录因子和47个靶基因所组成的调控网络,结合分子生物学分析发现,转录因子在正常样本和患病样本中的活性有明显的变化趋势,其调控的靶基因的变化符合SLE的病理特征.利用矩阵分解技术进行SLE特征基因提取及转录调控网络构建能够发现多个与炎症反应及免疫系统等密切相关的生物过程,对研究SLE致病机理和相应的生物学实验提供了方法和依据.     

人NRAGE基因启动子转录活性的初步研究

利用生物信息学软件搜寻NRAGE启动子区域的转录因子结合位点,并根据这些位点利用PCR技术克隆NRAGE启动子不同区域的缺失突变体,分别插入Luciferase报告载体pG13-Basic载体中,构成8种缺失突变体的报告基因表达载体.通过双荧光素酶体系检测在HEK-293细胞中NRAGE启动子不同区域的转录活性,从而确...     

不同亚型人SMYD3启动子转录活性比较

利用PCR方法克隆SMYD3两个亚型的启动子区域,并构建其荧光素酶报告质粒.转染COS-7细胞后,利用荧光素酶报告分析技术,对二者启动子的转录活性进行了检测和比较.结果显示:SMYD3亚型1启动子的转录活性要显著高于亚型2启动子,生物信息学分析提示其原因可能与含有转录因子E2F-1结合位点的串联重复序列有关.     

国外期刊亮点

正破译"组蛋白密码"识别新机制清华大学医学院基础医学系和结构生物学中心XXiiaaoonnaann SSuu等从结构生物学角度解析组蛋白甲基化修饰识别新机制,进一步探索了表观遗传调控研究。研究成果发表于3月15日出版的GenesDev。该研究报道了Spindlin1蛋白特异识别一种新型组蛋白甲基化修饰组合H3"K4me3─R8me2a"的分子结构基础,并结合细胞生物学研究,探讨了该识别在结肠癌Wnt信号通路中的激活调控作用。结构研究表明Spindlin1分别通过串联Spin/Ssty结构域2和1特异性识别组蛋白H3K4me3和H3R8me2a甲基化修饰;利用等温量热滴定法测定该识别的结合常数高达45 nmol,是目前已报导的结合力最强的组蛋白修饰识别事件,充分显示了组蛋白修饰多价态识别的潜力。     

组蛋白修饰分布特征及其相关性

利用H1(人类胚胎干细胞)和IMR90(人类胚肺成纤维细胞)两种细胞系的H3K9ac、H3K27ac、H3K4me1、H3K4me3、H3K9me3、H3K27me3、H3K36me3七种组蛋白修饰的ChIP-seq数据,统计了两细胞系中基因组及各功能区域(外显子、内含子、启动子)组蛋白修饰分布密度,计算了分布的相关性,讨论了H1和IMR90两个细胞系组蛋白修饰变化特征,为阐明组蛋白修饰在细胞生长、分化过程中的重要作用提供了一定的基础.     

G9a对TMS1基因表观调控作用的研究

为探究组蛋白H3K9me2催化酶G9a对甲基化诱导静止基因1(Target of Methylation induced gene Silencing 1, TMS1)的表观调控作用, 通过染色质免疫共沉淀实验检测G9a在TMS1基因启动子区域的结合情况, 然后构建shRNA表达载体转入细胞敲低G9a, 检测TMS1启动子区域组蛋白H3K9me2修饰程度与TMS1 mRNA表达水平.研究结果显示G9a在TMS1基因启动子区域有结合, 敲低G9a后, TMS1基因启动子区域H3K9me2抑制性修饰程度降低, TMS1 mRNA表达水平上升.此结果表明G9a可能通过在TMS1基因启动子区域产生H3K9me2抑制性修饰的方式参与了TMS1基因的表观调控.     

赤狐ESR1基因启动子的克隆及生物信息学分析

对赤狐ESR1基因启动子区转录因子结合位点进行了预测,为今后研究其转录调控机制提供参考依据.以赤狐基因组DNA为模板,通过PCR技术扩增克隆ESR1基因启动子序列,并构建至双荧光素酶报告基因载体;利用生物信息学方法对ESR1基因核心启动子区的关键转录因子结合位点进行预测.成功克隆出赤狐ESR1基因5'上游1880 bp...     

基于序列预测转录因子的相互作用

转录因子（TF）对真核生物的转录调控有着举足轻重的作用,而这些转录调控大多不是一个转录因子可以独立完成的,还需要其他转录因子的帮助来共同完成对基因的转录控制。我们提出了一种新的基于序列的方法来预测转录因子的相互作用,利用了转录因子结合位点（TFBS）的距离,方向和相位等信息,利用酵母菌的芯片数据来实现这一思想,获得了165对统计上有相互作用的转录因子,通过与SGD数据库中的蛋白质-蛋白质相互作用的数据进行比较,可以达到约95．5％的正确率。最后我们还利用预测的结果讨论了相互作用的转录因子对在基因组上存在的一些特征,例如,他们对距离,方向,相位的倾向性。希望我们的预测有助于更好的理解真核生物的转录控制网络。